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AI论文相关工作定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为AI会议论文撰写者提供相关工作（Related Work）的专业定位指导。它帮助作者系统性地审计论文的创新性，正确处理和引用各种形式的既有工作（如预印本、研讨会论文等），有效管理重复投稿风险，并将“相关工作”部分升级为有说服力的论证，清晰展现自身贡献的独特性。
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AI研究可复现性最佳实践

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一份关于提升AI研究可复现性的最佳实践指南。文章详细介绍了在顶级AI会议上，如何为不同的贡献类型（如算法、理论、多智能体系统和数据集）提供足够详实的证据链。它指导研究者收集如伪代码、随机数种子、完整证明和公开数据集等关键信息，从而将研究的可靠性等级提升至“令人信服”的水平。
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了解人工智能会议评审流程

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能详细介绍了顶尖人工智能会议（如IJCAI）复杂的多阶段评审流程。内容涵盖第一阶段摘要拒绝策略、利益冲突处理、决策者角色（PC/AC/SAC）以及如何优化论文清晰度。适用于撰写投稿策略、解读审稿意见或规划论文修改和应对。
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IJCAI论文投稿审核指南

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本指南为学术论文作者提供了为IJCAI等顶级人工智能会议准备投稿的全面审核清单。它详细涵盖了双盲匿名性、严格的篇幅限制、大型语言模型（LLM）使用政策、作者信息核验等关键合规点，帮助作者在最终提交前进行自查，最大程度规避被拒的风险。
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AI学术论文补充材料撰写指南

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本指南详细介绍了顶级AI学术会议的论文补充材料撰写规范。它指导用户如何区分主文、技术附录、代码数据和重新提交材料，强调文件分离、匿名化处理，确保核心论文的自洽性、可复现性和高质量提交。
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AI论文投稿最佳会议选择指南

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本指南帮助研究人员评估其AI项目的技术深度、贡献广度和适用范围。它指导用户判断论文最适合投稿到哪个顶级学术会议（如IJCAI），还是更适合更专业的领域会议，以最大化发表成功率。
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人工智能会议论文投稿流程管理

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一份为撰写人工智能会议论文（如IJCAI）提供项目管理的流程指南。它详细规划了从确定会议适用性、撰写摘要、上传全文、应对审稿人意见到最终发表的每一个关键阶段。帮助作者团队预见时间节点、识别关键依赖关系和规避潜在的投稿风险。
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人工智能会议论文写作指南

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本指南提供了顶级人工智能会议论文的修订最佳实践。它指导作者如何优化论文结构，强调AI的广义意义，确保文章内容自洽且易于理解，从而提高论文被跨学科评审委员会接受的概率。
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计算贡献点提炼与阐述

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能用于指导作者提炼和精确阐述技术论文的核心计算或方法论贡献。它帮助作者避免将重点放在应用场景上，而是着重于明确界定“计算上的新颖性”、“提升的幅度”以及“对比的基准”。目标是构建一个清晰、可证伪、以方法论为核心的贡献句。
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计算实验与结果可复现性指南

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本指南为撰写学术论文提供了完整的计算实验流程和报告规范。它指导作者如何提高研究结果的可靠性和可信度，包括设计实验、处理随机性、规避调参伪影等问题。核心内容涵盖了高级统计分析（如性能曲线、非参数检验）以及构建完整的代码和数据可复现性仓库。
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IJOC论文贡献定位指南

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本指南指导作者如何定位其计算或方法论贡献，适用于投稿至《INFORMS计算期刊》（IJOC）。核心原则是必须同时在运筹学/数学问题域和计算方法论两个前沿进行定位。当稿件的创新性受到质疑，或工作跨越运筹学与计算机科学边界时，应使用此指引。
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计算实验与方法设计规范

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405
这是一份关于计算科学研究的综合实验设计指南。它指导用户如何构建符合高标准学术期刊要求的实验协议，涵盖了实例选择、基线方法、公平调参、硬件资源报告及统计验证等关键环节。旨在帮助研究人员确保实验结果的科学性、严谨性和可复现性，避免学术争议。
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